В процессе загрузки ресурсов... загрузка...
  1. Площадь стратегии
  2. Стратегия торговли средними случайными показателями

Стратегия торговли средними случайными показателями

Автор:Чао Чжан, Дата: 2023-10-26 16:20:33
Тэги:

平均随机指标交易策略

Обзор

Эта стратегия, основанная на средних случайных показателях, используется для определения торговых сигналов и относится к стратегии слежения за тенденциями. Эта стратегия относится к типичной стратегии слежения за тенденциями, рассчитывая движущиеся средние средние средних случайных показателей %K и %D, увеличивая их при возникновении золотых форков и делая их пустыми при возникновении мертвых форков.

Принципы стратегии

  1. Вычисляется среднее значение случайных показателей %K и %D. %K - это движущаяся средняя случайного значения, рассчитанного на основе цены закрытия за определенный период, которая отражает местоположение текущей цены по отношению к самым высоким и самым низким ценам за определенный период. %D - это движущаяся средняя %K, используемая для подтверждения тенденции.

  2. Проведены индексы %K и %D, соответственно, и получены средние значения средних случайных показателей _avg_k и _avg_d.

  3. Определение торговых сигналов:

    • Сигнал покупки: больше, когда _avg_k на _avg_d и _avg_d < 20

    • Сигнал продажи: пустой, когда _avg_k проходит через _avg_d и _avg_d > 80

  4. Управление складом:

    • Многократные остановки потери: при _avg_d > 80

    • Однократный стоп-лосс: при _avg_d < 20

  5. Допускается до трех однонаправленных заказов, что является частью стратегии наращивания.

Стратегические преимущества

  1. Использование двойной уравнительной линии для определения золотых винтов, эффективно фильтрующих ложные прорывы, улучшающих качество сигнала

  2. Применение средних, случайных показателей, чтобы эффективно отслеживать ценовые тенденции

  3. В сочетании с определением диапазона перепродажи, можно избежать частых сделок в нестабильных рынках.

  4. Позволяет увеличить цены, чтобы получить больше прибыли в трендовом рынке

  5. Стоп-стратегии могут контролировать однократные потери

Стратегические риски

  1. Стратегия двойной прямолинейной торговли легко приводит к частым сделкам, которые могут повлиять на прибыль, если сделка будет слишком дорогой.

  2. Использование фиксированных точек может прервать тенденцию к выходу.

  3. Слишком много акций может привести к увеличению убытков

  4. Невозможно эффективно определить точку обратного движения, и в случае обратного движения могут возникнуть большие убытки.

  5. Необходимо оптимизировать параметровые циклы, и эффекты различных циклов сильно различаются.

Оптимизация

  1. Можно рассмотреть возможность внедрения индикаторов, определяющих тенденции, чтобы избежать регрессивных сделок.

  2. Динамическая корректировка точки остановки, чтобы остановить потерю в соответствии с тенденцией

  3. Оптимизировать стратегию увеличения позиций, например, увеличение количества позиций за одну передачу

  4. В сочетании с другими показателями, чтобы определить обратную тенденцию, выйти из прибыли раньше

  5. Оптимизация параметров испытания для различных сортов, повышение адаптации параметров

Подведение итогов

Эта стратегия в целом является типичной стратегией отслеживания тренда, которая использует средние случайные показатели для определения направления тренда и для проведения торговли в случае появления тренда. Преимущество стратегии заключается в сильной способности отслеживания, подходящей для трендовых рынков, но требует внимания к предотвращению регрессивной торговли.

/*backtest
start: 2022-10-19 00:00:00
end: 2023-10-25 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=5
//1. AVG Stochastic Calculate
//1.1 AVG %K is calculated by apply EMA with smooth K period on Average of Original Stochastic %k & %d
//+ avg_k=ema((%k+%d)/2,smoothK)
//1.2 AVG %D is calculated by apply EMA with %d period on AVG %K
//+ avg_d=ema(avg_k,periodD)
//2. Parameter
//+ %K Length: 21
//+ %K Smoothing: 3
//+ %D Smoothing: 3
//+ Symbol: BTC/USDT
//+ Timeframe: M30
//+ Pyramiding: Maximum 3 orders at the same direction.
//3. Signal
//3.1 Buy Signal
//+ Entry: AVG %K crossover AVG %D and AVG %D < 20
//+ Exit: AVG %D > 80 
//3.2 Sell Signal
//+ Entry: AVG %K crossunder AVG %D and AVG %D > 80
//+ Exit: AVG %D < 20 
strategy(title="AVG Stochastic Strategy [M30 Backtesting]", overlay=true, pyramiding=3)
periodK = input.int(21, title="%K Length", minval=1)
smoothK = input.int(3, title="%K Smoothing", minval=1)
periodD = input.int(3, title="%D Smoothing", minval=1)
k = ta.sma(ta.stoch(close, high, low, periodK), smoothK)
d = ta.sma(k, periodD)
_avg_k=ta.ema(math.avg(k,d),smoothK)
_avg_d=ta.ema(_avg_k,periodD)
up=
   _avg_k[1]<_avg_d[1]
   and _avg_k>_avg_d
   and _avg_d<20
dn=
   _avg_k[1]>_avg_d[1]
   and _avg_k<_avg_d
   and _avg_d>80
var arr_val=0
if up
    arr_val:=1
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if dn
    arr_val:=-1
    strategy.entry("Short", strategy.short)
if up[1] or dn[1]
    arr_val:=0
plotarrow(arr_val,title="Signal",colorup=color.green,colordown=color.red)
if _avg_d>80 
    strategy.close("Long")
if _avg_d<20 
    strategy.close("Short")
//EOF
Больше информации

2019 - FMZ - Изобретатели количественно